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Diseño e Implementación de un Filtro Kalman en Matlab para e

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on 20 April 2015

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Transcript of Diseño e Implementación de un Filtro Kalman en Matlab para e

Carol Yesenia Acevedo Morales

Elkin Javier Mendoza Ardila
Descripción del Filtro Kalman
El Filtro Kalman es un algoritmo recursivo óptimo de procesamiento de datos orientado a sistemas discretos. Se define como óptimo porque impone la condición de mínimo sobre el criterio de convergencia e incorpora toda la información que se le suministra para determinar el filtrado. Recursivo porque no necesita mantener todos los datos previos, lo que facilita su implementación en sistemas de procesado en tiempo real. Con el FK se estiman los estados de un sistema de manera óptima, con lo que se minimiza el índice del error cuadrático medio.
Diseño e Implementación de un Filtro Kalman en Matlab para eliminar ruido en Señales de Audio e Imágenes en Blanco y Negro
Unidades Tecnológicas de Santander
Director

FRANCISCO JAVIER DIETES CARDENAS
Magister en Ingeniera Area de Telecomunicaciones-UPB
Aplicaciones
Proceso de Interacción Filtro Kalman
Objetivo General

Implementar en Matlab un algoritmo de filtro Kalman para la eliminación de ruido en señales de audio (audiofrecuencias) e imágenes en blanco y negro de 640x480 pixeles.
Objetivos Específicos
Programar un filtro Kalman en Matlab para eliminar ruido en señales de audiofrecuencia e imágenes en blanco y negro de 640x480 pixeles.

Validar el filtro Kalman comparando sus resultados con otros tipos de filtros digitales para la eliminación de ruido.

Implementar en Simulink un sistema de filtrado de ruido en señales de audio e imágenes blanco y negro de 640x480 pixeles, con sus respectivas guías, para la asignatura de tratamiento digital de señales.
El Filtro de Kalman (FK) es utilizado en una enorme variedad de aplicaciones como ingeniería, economía, tecnología militar, técnicas nucleares, es llamado así en honor a Rudolf E. Kalman su inventor, ejemplos de sus usos, son los siguientes:
UAV
: vehículos autónomos no tripulados. Pilotos automáticos.
Astronomía:
Predicción de movimientos de cuerpo celestes.
Sistemas de control
: Sistema global de navegación por satélite (GPS), funciones de radar.
Economía:
Estimación de los parámetros de modelos econométricos mediante característica probabilísticas.
Inteligencia Artificial:
Aprendizaje de redes neuronales multicapa
Diagrama de bloques filtro Kalman para señales de Audio
Filtro Kalman para Audio
SIMULACION
Tabulación de datos obtenidos variando el SNR del canal en el filtrado de audio
Introducción
Objetivos
Análisis de ecuación para filtro Kalman
en Audio
Diagrama de flujo Filtro Kalman para señales de audio
Diagrama de bloques filtro Kalman
Filtro Kalman para Imagen
Análisis de ecuación de Filtro Kalman
en Imágenes
Diagrama de flujo Filtro Kalman para
eliminación de ruido en imágenes
Diagrama de bloques filtro Kalman
para eliminación de ruido en imágenes
SIMULACION
Resultado de SNR cambiando
los valores de varianza de ruido
para filtrado de imagen
SIMULACION
Kalman Vs Butterwoth
filtrado de audio
Conclusiones
El filtro Kaman tiene un funcionamiento basado en espacios de estado y es de mayor utilidad en modelos que apliquen esta teoría matricial en donde exista múltiples variables con una matriz de control

El filtro Kalman para eliminación de ruido en señales de audio funciona mejor que otros filtros digitales, debido a que esta diseñado para sistemas dinámicos lineales siendo un algoritmo recursivo que corre en tiempo real usando las mediciones de entrada actuales.

El Filtro Kalman para eliminación de ruido en imágenes en blanco y negro es la base para una futura investigación e implementación para imágenes en movimiento.
Bibliografía
Gonzalez Guillermo (2011) Reducción de ruido en grabacion de Audio

Karim & Ekhlas (2012) Mixed Noise Reduction in gray scale images using hibrid fitters scheme

Rodrigue Patricia (2013) Aplicación del filtro Kalman al seguimiento de objetos en secuencia de imágenes
PREGUNTAS
"When you think about it,
everything is a filter"
(Julius Smith)
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